数学建模回归方法

总有以后

1.1 多元回归
! j2 y& d  M6 r; O3 v3 C' j- J1、概述：其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系，将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值，从而可以进行预测等相关研究
7 }0 x2 N! ^4 M" Y5 ]2、分类
分为两类：多元线性回归和非线性线性回归
# m( n5 s% m! J- W0 ?! J3、注意事项
（1） 回归方程的显著性检验
- R6 U. D! G+ Y3 [（2） 回归系数的显著性检验
4、使用步骤
（1）根据已知条件的数据，通过预处理得出图像的大致趋势或者数据之间的大致关系；
（2）选取适当的回归方程；
) z$ w% y7 X$ y3 M4 f（3）拟合回归参数；
1 P' w( L2 _* d# y" e( {1 J9 i! P（4）回归方程显著性检验及回归系数显著性检
（5）进行后继研究
+ ~' I$ [4 k: [* C8 A1.2 聚类分析
" c7 a0 l1 j% J1 }1 s4 |6 E1、概述:
7 X% r+ i% [& }将n 个样本，通过适当的方法（选取方法很多，大家可以自行查找，可以在数据挖掘类的书籍中查找到，这里不再阐述）选取m 聚类中心，通过研究- 各样本和各个聚类中心的距离，选择适当的聚类标准，通常利用最小距离法（一个样本归于一个类也就意味着，该样本距离该类对应的中心距离最近）来聚类，从而可以得到聚类结果
数学建模思想方法大全及方法适用范围.doc (75 KB, 下载次数: 0)

2014-12-9 20:54 上传

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